毕业3年，我拿到了大厂算法工程师offer
不管资本寒冬如何影响互联网经济，人工智能领域从理论落地到产品实现都在有条不紊的进行，AI人才依然稀缺，很多人想借机转型到人工智能。面试
掌握机器学习是对AI人才的基本需求。不论是准备面试仍是正在作机器学习算法工做的同窗，在平常工做或者刷面试题时都能明显感受到，机器学习算法的演变愈来愈多，面试的题库数量也是从100上升到1000起。算法
面对越演化越复杂的算法模型，很多人开始头疼：网络
理论晦涩难懂，本身看书很容易卡壳；机器学习
面试挂在算法推导上，最怕面试官问深刻原理；函数
学太高数都忘光啦，没忘的也不知道咋用；学习
那么多算法模型从何而来，怎么应用，如何作变型？人工智能
其实学算法就像学内功，不管模型多复杂，都是有简单的模型演化而成，只有掌握其内在原理，应用起来才能为所欲为。spa
在这里，我和你们分享一下个人学习心得：视频
多交流，有时候本身看2小时也弄不懂的知识点，大牛5分钟就能给你解释清楚；ci
想从数学层面理解并掌握推导经典的机器学习算法，就要从历史到细节深刻了解机器学习的基本思想和各类算法的具体思路与方法；
画图、举例类比、通俗化的讲解，再加完整的算法推导细节演示，才更适合深刻学习算法研究
算法学习是须要很长时间的积累，不是一朝一夕就能掌握的，固然，若是你最近：
要面试机器学习算法岗，须要搞定算法推导环节；
看书难懂浪费很长时间；
准备毕设、论文须要机器学习算法深刻研究应用；
须要了解完整理论的技术，上升为决策层人员；
理工科背景的同窗，想要跨专业，补齐算法原理；
遇到这样的状况，如何在短期内让本身的算法理论提高呢？我推荐你学习这门课程
《机器学习算法精讲》
这门课程可让你：
深入理解算法的内在逻辑，轻松应对机器学习算法岗面试中的推导环节；
掌握有目的性的调参方法，提升工做效率；
提高算法变形的应用能力，知足项目衍生的特殊需求；
帮助你向算法研究更进一步，实现质的飞跃；
课程内容大体能够分红三个部分：
数学基础（1-4章）：线性代数、几率统计、梯度降低、凸函数
常见机器学习算法（5-16章）：经典机器学习模型、线性模型、核方法、统计学习、无监督学习
进阶算法模型（17-20章）： 流行学习、概念学习、强化学习、神经网络
·学习安排·
在线录播+直播答疑，每周解锁两章内容，一次直播答疑，直播答疑有录播回放。
正课内容以知识点划分，共89个视频，总长约33小时。
学习周期10周，课程在线反复观看，有效期2年。
课程中还有抛硬币、猜大奖等的小案例，简直越学越high~
看学过的学员评价，清一色的好评！
·附加赠送福利·
每课时后设置测验题目，帮助你及时巩固和理解重要知识点；
强化数学、几率论、数理统计的基础知识；
提供严谨的数学推导过程文档，帮你更好地掌握算法推导；
老师精心整理的配套学习资料和经典论文，配合课程的不一样阶段的学习和复习；
·主讲老师·
秦曾昌 小象学院签约讲师
美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)博士后、牛津 (Oxford) 大学与卡内基梅隆大学 (CMU) 访问学者。英国布里斯托(Bristol)大学硕士、博士。
Springer出版英文专著1本、编辑论文集1本和专业论文或章节，共90余篇。
老师不只著做等身、学识渊博，并且兼顾工业和学术，任职KEEP首席科学家，北航副教授，让你从一开始就师从高手，学习最权威、正统的机器学习理论知识。
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